El proyecto Modelo Predictivo para Minimizar Riesgos en el Desminado Humanitario, realizado por Carolay Sánchez, egresada de la Maestría en Inteligencia Artificial, tiene como objetivo predecir la probabilidad de exposición a minas antipersonales durante las operaciones de desminado, utilizando un modelo de inteligencia artificial para identificar y priorizar las zonas de alto riesgo. De esta manera, se busca mejorar la seguridad y eficacia de las operaciones, protegiendo tanto a los desminadores como a las comunidades afectadas.

“Este proyecto surge con el propósito de abordar una problemática crítica dentro de la logística humanitaria: el desafío persistente en el país para enfrentar el peligro de las minas antipersonales”, expresa Carolay. Estas armas afectan indiscriminadamente tanto a combatientes como a civiles, representando una amenaza constante para comunidades enteras y dejando consecuencias devastadoras. Tan solo en Colombia y hasta la fecha se han registrado 12,470 víctimas, siendo el año 2006 el más crítico. En lo que va del 2024, se han reportado 62 nuevas víctimas.

En Colombia no existe un diseño o plan estructurado que permita mitigar de manera eficiente esta problemática. Por ello, este modelo de desminado humanitario brinda información adicional que ayuda al manejo seguro de las zonas contaminadas de manera sostenible en el tiempo, beneficiando a las personas que realizan esta tarea y, por consecuencia, a las poblaciones vulnerables en los territorios afectados.

El modelo XGBoost de Inteligencia Artificial, diseñado como un modelo de predicción de clasificación, utiliza un enfoque probabilístico para asignar a cada área geográfica un valor entre 0 y 1. Valores cercanos a 1 indican un alto riesgo de incidentes, mientras que valores cercanos a 0 representan un riesgo bajo.

Este modelo se caracteriza por su capacidad para clasificar zonas de riesgo mediante la combinación de datos históricos y actuales. Se integraron datos como características geográficas, tipo de área y variables demográficas, incluyendo la edad y el grupo étnico. Gracias a la amplia base de datos utilizada para el desarrollo del modelo, fue posible identificar patrones y correlaciones relevantes para la evaluación del riesgo.

Posteriormente, se realizó la limpieza de los datos seleccionados, agregando la variable Estado para registrar el resultado de un incidente (fatal o herido). Esta variable fue transformada en una variable binaria, donde ‘muerto’ se codificó como 1 y ‘herido’ como 0. Este cambio simplificó la interpretación de la salida del modelo, enfocándola como un riesgo directo de fatalidad.

A continuación, se configuró el entorno del modelo. Mediante un ID de sesión único, se garantizó la reproducibilidad de los resultados, manteniendo un control estricto sobre la aleatoriedad inherente a los procesos de modelado. El objetivo del modelo, identificado como un predictor, establece la naturaleza binaria de la tarea, donde las clases representan zonas de alto y bajo riesgo. Finalmente, los datos originales fueron transformados, logrando un aumento significativo en la cantidad de características mediante la ingeniería de variables y la codificación one-hot de las variables categóricas.

El desarrollo de este proyecto tiene un impacto significativo, ya que su implementación puede beneficiar a entidades públicas y organizaciones como la Cruz Roja, que realizan labores de desminado. Estas instituciones pueden recurrir a los resultados de esta investigación aplicada para optimizar y facilitar sus operaciones.

Carolay Sánchez, Ingeniera de Sistemas e Ingeniera Industrial, es Magíster en Ingeniería Industrial y Magíster en Inteligencia Artificial. Originaria de Barranquilla, vive en Bogotá desde hace 4 años. Actualmente, se desempeña como jefe del equipo de desarrollo e-commerce en Telefónica Movistar, donde está a cargo del desarrollo web, e-commerce y la aplicación Mi Movistar.

Aunque su trabajo está ligado al mundo tecnológico, Carolay expresa que uno de sus intereses es la logística humanitaria, ya que ve en la Inteligencia Artificial una oportunidad para aportar a la solución de problemáticas sociales.

“Al finalizar la maestría, he experimentado una transformación significativa en mi forma de pensar y abordar los problemas. Me considero con mayor experticia en la materia y con una visión más amplia para enfrentar problemas complejos, diseñar soluciones tecnológicas y liderar proyectos basados en inteligencia artificial. La maestría no solo nos proporcionó conocimientos técnicos, sino también una mentalidad crítica para evaluar problemas desde una perspectiva más analítica y estratégica”, expresa Carolay.

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